2021-11-14

本次上机,先声明了一个类,一个类也就是一种数据类型,每一种数据类型都是对一类数据的抽象。声明了类之后,需要定义对象来进行使用,可以通过对象名和对象选择来访问对象中的成员。声明类的方法与声明结构体类型的方法相似第一行“class Coordinate”是类头,其后花括号内的内容是类体。在声明类的同时,可直接定义对象,也可以在使用时定义对象,程序中的“Coordinate x”即为定义的对象。
构造函数是一个特殊的公共成员函数,它在创建类对象时会自动被调用,用于构造类对象。当两个或多个函数共享相同的名称时,就为函数重载。只要其形参列表不同, 程序中可能存在具有相同名称的多个函数。程序中,也对构造函数进行了重载,第一个构造函数没有形参,第二个构造函数有一个形参。析构函数是具有与类相同名称的公共成员函数,前面带有波浪符号,当对象被销毁时,会自动调用析构函数。在创建对象时,构造函数使用某种方式来进行设置,那么当对象停止存在时,析构函数也会使用同样的方式来执行关闭过程。
本次上机,使用了类和对象进行编制c++程序,通过实验结果,显示出构造函数和析构函数的执行顺序,在调用时,最先被调用的构造函数,其对应的(同一对象中的)析构函数最后被调用,而最后被调用的构造函数,其对应的析构函数最先被调用。调用析构函数的次序正好与调用构造函数的次序相反。理解了构造函数和析构函数的使用方法,并能正确进行应用。
上机过程中,整体是顺利的,能够完成任务。但还存在一些具体细节问题,程序有语法错误导致编译出错,cin后应是输入的内容,应使用>>来衔接cin,而使用<<来衔接cout,
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不可取反,否则就会发生错误。有些地方的程序是有相同之处的,我直接将其复制粘贴过来,然而忘记修改,或者是修改不全,都会使程序运行错误,能成功编译,但结果确实偏离的。如下图,输出的x,y的坐标是相同的,所以在编程时要仔细认真编写,有些错误难免发现不了,系统也不会报错,所以这种问题是非常重要的。我也是重新阅读的一遍程序,梳理了一下逻辑才将其进行改正。
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此次上机,我掌握了声明类和对象的方法,参照声明结构体类型,能够正确声明出类,并定义出对象,同时也理解了构造函数和析构函数的实现方法,先调用构造函数,撤销对象时,调用析构函数,最先调用的构造函数,最后调用其相对应的析构函数。明白了其执行的顺序。在main函数加入“Coordinate y(5)“时,则输入的的坐标数目为5,然后就是输入5 个坐标,求其平均值,此时坐标数目就不是默认值2。以此类推可以求得多个坐标平均值。

要找出在蚂蚁森林中 **连续3天及以上每天减少碳排放量(lowcarbon)均大于100** 的用户,我们可以使用 Hive SQL 中的窗口函数来解决这个问题。 ### 解题思路: 1. 每个用户(`id`)按日期(`dt`)排序。 2. 筛选出 `lowcarbon > 100` 的记录。 3. 使用 `ROW_NUMBER()` 为每条记录分配一个序号。 4. 计算 `dt` 和 `row_number` 的差值(称为“日期组”),如果这个差值相同,则说明是连续的日期。 5. 对每个用户 + 日期组进行分组,统计连续天数。 6. 找出连续天数 ≥ 3 的用户。 --- ### ✅ HiveSQL 实现代码: ```sql WITH filtered_data AS ( -- 步骤1: 筛选 lowcarbon > 100 的记录 SELECT id, dt, lowcarbon FROM your_table_name WHERE lowcarbon > 100 ), ranked_data AS ( -- 步骤2: 按 id 分组,按 dt 排序,生成行号 SELECT id, dt, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY dt) AS rn FROM filtered_data ), grouped_data AS ( -- 步骤3: 将 dt 转为日期类型,并计算 "日期 - rn" 作为连续组标识 SELECT id, dt, DATE_SUB(dt, rn) AS grp -- 连续日期会落在同一个 grp FROM ranked_data ) -- 步骤4: 按 id 和 grp 分组,统计连续天数 SELECT DISTINCT id FROM grouped_data GROUP BY id, grp HAVING COUNT(*) >= 3; ``` --- ### 🔍 代码解释: - `filtered_data`: 只保留 `lowcarbon > 100` 的数据,因为我们要找的是每天都超过100的连续记录。 - `ranked_data`: 使用 `ROW_NUMBER()` 按照时间顺序给每个用户的记录编号。这是关键步骤。 - `DATE_SUB(dt, rn)`: 如果某用户在 `2021-12-12`, `2021-12-13`, `2021-12-14` 都有记录,那么 `dt - rn` 的结果是一样的(比如都等于 `2021-12-11`),从而形成一个“连续组”。 - `GROUP BY id, grp`: 同一组内的记录表示连续的天数。 - `HAVING COUNT(*) >= 3`: 至少连续3天满足条件。 - `SELECT DISTINCT id`: 最终返回符合条件的用户 ID。 --- ### 📝 示例说明: 假设输入数据片段如下: | id | dt | lowcarbon | |------|------------|---------| | 1001 | 2021-12-12 | 123 | | 1001 | 2021-12-13 | 143 | | 1001 | 2021-12-14 | 230 | | 1001 | 2021-12-15 | 120 | | 1001 | 2021-12-17 | 110 | 则 `1001` 在 `12-12` 到 `12-15` 共4天都 >100,属于连续4天 → 符合条件。 而中间断开一天(如12-16缺失),`12-17`开始的新序列只能算1天或更少,不计入。 --- ### ⚠️ 注意事项: - 确保 `dt` 是 `STRING` 类型且格式为 `'yyyy-MM-dd'`,Hive 的 `DATE_SUB` 支持字符串自动转换。 - 表名 `your_table_name` 需替换为实际表名。 - 若存在同一天多条记录(如你数据中有两个 `1001 2021-12-13`),应先对每天做聚合处理。 > 👉 如果允许 **单日多次打卡**,需要先按 `id, dt` 求和再判断是否 >100: ```sql WITH daily_sum AS ( SELECT id, dt, SUM(lowcarbon) AS daily_lowcarbon FROM your_table_name GROUP BY id, dt ), filtered_data AS ( SELECT id, dt FROM daily_sum WHERE daily_lowcarbon > 100 ) -- 后续步骤同上(从 ranked_data 开始) ``` --- ###
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